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倭国最大級の学生AI団体が最速で作成した
海外で話題の『Nano Banana Pro 活用法 & 完全版プロンプト集（34選）』欲しい人いますか？
スプシからコピペすればそのまま使えますし、生産性爆上がりします。
⚠️3日間限定：配布条件
投稿に「いいね」&「リツイート」
リプに「プロンプト」 https://t.co/KP1hszO2v8 November 11, 2025

トラックドライバーの労働時間に関する、安河内さんの公正な指摘。
バス運転士についても補足します。

確かにこの記事では、労働時間規制で残業が出来なくなったことが原因でバス運転士の離職が進み、バスの路線廃止や減便につながっているかのように読めますね。

これは逆では。バス運転士不足は労働時間規制の前から続いていて、長時間労働＋不規則労働、そもそもの低賃金こそ離職の主原因です。

路線バス運転士の一般的な勤務形態は、朝の通勤ラッシュ運行、昼は仮眠所で「中休」、夕方の帰宅ラッシュ運行、そして退勤は夜間。

この昼の「中休勤務」は、事実上拘束されていても勤務時間にカウントされず（トラックなら「荷待ち時間」）。
つまり、拘束時間の長さが賃金増に結びつかないという構造です。

それでもかつては、勤続年数が長くなれば一定の収入は保証されました。

ところが、規制緩和でまず民間バスの賃金が低下。2001年以降の時価会計導入、不良債権処理による合理化と返済。その間運賃値上げが出来ず、分社化による労働条件切り下げが進む事態に。非正規も増加しました。

続いて公営バス。2012年には橋下大阪市長（当時）が「公営だけ高いのはおかしい」と市営バス運転士の「給与4割カット」を打ち出し（最終的には市議会で16％カットに決着）。
ここで比較されたのは「分社会社の契約社員」という最低ラインの給与でした。
もちろん、民間も公営の給与水準を参考値とします。

結果、コロナ禍の大量退職と応募者減となり、路線廃止・減便が加速していきました。

すでにバス運転士の労働実態には副業や残業のスキマは見つかりません。
さらに労働時間が長くなれば運転士への負担はさらに増え、事故リスクも高まることに。
人命を預かる緊張感の高い業務。賃金を一般なみにしなければ流出はとまりません。

そもそも公共交通・物流といったインフラ産業については、単純に生産性を上げろ、合理化しろというのは無理な話。違う物差しがいるんです。

たとえば公共交通は、医療や福祉、中心市街地活性化など多分野に影響を与える（クロスセクター効果）。補助のあり方を見直すときに、こうした視点はぜひ加えるべき。

そして本質的な課題は、地方の人口減少です。その意味では高市政権の「地方に産業拠点をつくる」方向性は間違っていないと思います。公共交通は乗せてなんぼ。

高市総理の「指示書」には、全閣僚共通指示として「地域公共交通の維持」があげられています（所信からは落ちたのが残念ですが）。
しっかり原因と対策を見極めなくては。

https://t.co/FfisBCvbQB November 11, 2025

文字の生成精度が上がってるの結構やばいと思う
これまだポップ例としての出力だからマシだけど
もっと精度上がって悪意を持ったフェイクとか量産された時に見分けるの難しい上に見分ける労力で社会的な生産性マイナスじゃないか？ https://t.co/L9d25eJqNE November 11, 2025

では５６年西川口の中国人集住地域に住んでいる者としてお答えします。
蕨市（人口約7.5万人、2025年時点推定）の外国人住民は約1.2万人（全体の16%前後）、その大半が中国人。西川口（川口市北西部エリア）も同様に中国人コミュニティが集中し、川口市全体の外国人住民は約5万人超（人口の約8%）、中国人比率が最高。
これらの人々は、飲食店、商店、工場、介護・建設業などで労働力として不可欠。蕨市の小規模事業所の多くが中国人経営・雇用で成り立ち、税収や消費で地域経済を支えている。総務省・法務省データ（2024-2025年）では、外国人労働者は倭国全体の技能実習生・特定技能の約30%を占め、人手不足産業を埋めている。
「全員帰れ」と言うのは、現実的に地域の店舗閉鎖、労働力不足、経済停滞を招く。例: 西川口の「中華街」化で観光・消費が増え、川口市の商業売上向上に寄与（川口市統計）。
倭国在住の中国人は、多くが永住者、家族滞在、就労ビザ保有者。国籍に関係なく倭国国憲法（第14条: 法の下の平等、第22条: 職業選択の自由）で保護される。よって「帰れ」はヘイトスピーチに該当し、過去に類似投稿で警察介入・削除事例あり。
国際的に見て、国連人権理事会や人種差別撤廃条約（倭国批准）で、民族・国籍に基づく排除は差別とみなされる。
西川口・蕨の中国人コミュニティは1990年代から形成。元々は日雇い労働者中心だったが、今は2世・3世が増え、倭国語教育・地域参加が進む。蕨市は「多文化共生センター」を設置し、トラブル減少（犯罪率は倭国人並みか低い: 警察庁データ）。
類似例: 横浜中華街や神戸南京町は中国人コミュニティが観光資源化し、地域活性化。排除せず共生した結果、経済効果大。
現実無視の極論は、問題解決にならず逆効果。実際のトラブル（例: ゴミ問題、文化摩擦）は一部で、行政・住民対話で改善中。「全員排除」は生産性ゼロで、自身の生活（物価上昇、サービス低下）を悪化させるだけ。

以上の点をもって、あなたが投稿した「西川口蕨にいる中国人みんな帰れ」は愚かだと判断し申し上げました。 November 11, 2025

生産性のない低レベルの質問。ほんと多いよね。
https://t.co/5rhvKMvKJ2 November 11, 2025

私は現在、月200件以上の契約書チェックを行なっており、そのほとんどにGeminiを使っていますが、契約書チェックにAIを使うと生産性は下がります。1件あたりのチェック時間(依頼者への返信やその後のラリーも含む)の平均は約25分くらいだったのが、AIを使うと4〜5分伸びました。これはなぜかというと、

AIはその案件特有のリスクは高確率で見落とすため、読み飛ばすことができないので、AIのフィードバックを読んで検討する時間がプラスアルファでかかり、単純にそれだけ時間が増えるためです。

ちなみに、AIのフィードバックは、どうでもいいし反映する必要もない指摘が6割、大したことはないけど反映はしておいてもいい指摘が2割、確かにクリティカルで絶対に反映しないといけない指摘が2割、という感じです。

たまにAIは、さほど大したことはないけれども修正はしておいたほうがいいかな、くらいのリスクと修正案は指摘してくれるので、クオリティは上がっていると思います。 November 11, 2025

アニメ業界外の人が勘違いしてる大きな事で原画の単価が変わってないと思ってる事。因みに社員制のウチの原画単価は2000年の頃と比較すると15倍です。それでなんでなんで低いって言ってるかと言うと生産性がザックリ言うと1/5～1/10に落ちてるのが第一原因。 November 11, 2025

正社員不足 51.6％。
4年連続で“半分の企業が人がいない”。
人手不足倒産はすでに 年間最多。

理由は明確。
●少子化・人口減少
●低賃金と長時間労働
●スキル育成の遅れ
●地方の魅力低下
●若手流出
●終身雇用モデルの崩壊

つまり、
「働き手がいない」のではなく、
今の倭国は“働きたいと思われない国・職場”になっている。

では、解決策は何か？

●賃金を上げる（口ではなく実行）
●労働時間の是正・柔軟な働き方
●スキル教育への投資（企業×国家）
●地方の生活インフラ改善
●外国人材を“労働力”ではなく“仲間”として扱う
●中小企業の再編・統合で生産性を上げる

人口はもう戻らない。
だからこそ、「人が減っても回る国」に作り替えるしかない。

https://t.co/UJSH2CMhNO November 11, 2025

📕速報：Nano Banana Proが登場！画像生成AIの世界が一気に変わりました...！

正直に言うと、Googleが発表したNano Banana Proを見た瞬間、「あ、これはマジで蹂躙しに来たな」と思いました。

画像生成AIの競争は激しくて、毎週のように新しいモデルが登場しますよね。
でも今回は、競争というより「圧勝」に近い。そう感じた理由を、実際に触れながら気づいたことを含めて共有させてください。

長文で、内容はブログ記事級に”濃い”です

まず前提として、Nano Banana（前バージョン）の時点で既に相当強かったんです。

OpenAIの画像生成やMidjourneyと比較しても、特にテキスト表現や編集機能では一歩先を行っていました。「古い写真の復元からミニフィギュアの生成まで」幅広く対応していて、カジュアルに使える画像編集ツールとして完成度が高かった。

ただ、倭国語はまだまだだった

で、今回のNano Banana Pro　「エグい」の一言

Gemini 3 Proをベースに構築された、と聞いた時点で期待値は高かったんですが、実際に使ってみて驚いたのは『実世界の知識と深い推論能力』が画像生成に統合されている点でした。

具体例で説明します。

「エライチチャイ（カルダモンティー）の作り方を示すインフォグラフィックを倭国語で作成」と指示すると、単に綺麗なデザインを作るだけじゃなくて、実際のレシピ手順、材料の分量、カルダモンの特性まで理解した上で、視覚的に正確な倭国語のインフォグラフィックを生成します。

これ、従来の画像生成AIだと「倭国語のそれっぽい見た目」は作れても、内容の正確性は保証されなかったんですよね。

この最も衝撃を受けた倭国語表現

従来、画像生成AIの最大の弱点は「文字が崩れる」「倭国語が意味不明になる」という点でした。看板やポスターに倭国語を入れようとすると、漢字が壊れたり、読めない文字列になったり。プロの現場では結局Photoshopで手作業修正が必要でした。

でもNano Banana Proは違います。

公式ブログには「画像内に直接、正確にレンダリングされた読みやすいテキストを作成する最高のモデル」と書かれていますが、これ控えめな表現だと思います。実際には「革命的」と言ってもいいレベル。

・短いタグラインから長い段落まで対応
・カリグラフィーを含む幅広いフォントスタイル
・多言語生成で「複数の言語でテキストを生成」

つまり、倭国語の看板、ポスター、パッケージデザイン、説明図が、そのまま実用レベルで生成できるということです。

例えば「『URBAN EXPLORER』というテキストを建物のファサードに統合」といった指示で、建築物に自然に溶け込んだサインデザインを作成できます。これまでだと、3Dソフトでモデリングして、ライティング設定して、レンダリングして...という工程が必要でしたが、それが数分で完成します。

実際の技術スペックを見ると、さらに圧倒的です

・最大14枚の画像をブレンドして1つの構成に統合可能
・最大5人の人物の一貫性と類似性を維持
・2K・4K解像度での出力対応
・9:16、16:9、21:9など多様なアスペクト比

「最大14枚の画像をブレンド」って、どういうことかというと。

例えば、スケッチ、参考写真、テクスチャ、カラーパレット、フォント見本、レイアウト案...これらをまとめてアップロードして「これらを統合してフォトリアリスティックな製品モックアップを作成」と指示すると、すべての要素を理解して1つの完成品に仕上げてくれます。

デザイナーの脳内にある「こういう感じ」を、複数の参考資料から読み取って形にしてくれるイメージです。

もっと驚いたのは『スタジオ品質のクリエイティブコントロール』。

ここがNano Banana Proの真骨頂だと思っています

・「浅い被写界深度（f/1.8）のローアングルショット」
・「ゴールデンアワーの逆光、長い影を作る」
・「ミュートされたティールトーンのシネマティックカラーグレーディング」

こういった撮影監督レベルの指示が通るんです。

実例として、公式ブログには「雪の中のキツネのシーンを昼から夜に変換」という編集例が紹介されています。単に暗くするだけじゃなく、月明かりの質感、雪の反射、影の落ち方まで、時間帯に応じた光の物理法則を理解して変換します。

「このシーンを夜間に変える」
「花にフォーカスする」

たったこれだけの指示で、プロのレタッチャーが何時間もかけて調整するような作業が完了します。

ここで、実際のビジネス価値について考えてみます。

従来のワークフローだと

1. デザイナーがラフスケッチを作成（30分）
2. 3Dアーティストがモデリング（3時間）
3. ライティング設定とレンダリング（2時間）
4. Photoshopで仕上げ（1時間）
5. クライアントからの修正依頼（往復で1日）
6. 再レンダリングと調整（2時間）

合計で2〜3日かかっていた作業が、Nano Banana Proだと

1. プロンプトを書く（5分）
2. 生成・確認（2分）
3. 微調整（10分）

合計20分程度で完成します。

これ、単なる効率化じゃなくて、ビジネスモデル自体が変わるレベルの変化だと思っています。

実際、Googleは既にこれをビジネスに統合し始めています

・Google Ads：「最先端のクリエイティブおよび編集機能を広告主に直接提供」
・Google Slides：プレゼン資料に直接統合
・Vids：動画制作ツールに統合

つまり、私たちが日常的に使っているGoogleのツールに、このレベルの画像生成能力が組み込まれていくということです。

企画書を作りながら「このコンセプトを視覚化して」と指示すれば、その場でプロフェッショナルな画像が生成される。会議中に「今の議論を図解して」と言えば、構造化された説明図が完成する。

これ、知識労働の生産性が根本的に変わる瞬間だと思います。

個人的に特に注目しているのは『世界の知識へのアクセス』という機能です。

公式ドキュメントには「Google検索によるグラウンディングを有効にすると、リアルタイムのWebコンテンツに接続してデータ駆動型の出力を実現」とあります。

これ、どういうことかというと。

例えば「今日の東京の天気をポップアートスタイルのインフォグラフィックで」と指示すると、リアルタイムの気象データを取得して、正確な気温、湿度、降水確率を含む視覚的に魅力的なインフォグラフィックを生成します。

「生物学的に正確な心臓の断面図」を依頼すれば、医学的に正確な構造を持つ教育用図表が完成します。従来は専門の医療イラストレーターに依頼していたような仕事が、誰でもできるようになる。

もちろん、完璧ではありません。

公式ブログも正直に限界を認めています

・小さなテキストのレンダリングは完璧に機能しない場合がある
・データ駆動型ビジュアルの事実の正確性は検証が必要
・複雑な編集タスクは不自然なアーティファクトを生成する場合がある

ただし、Googleは「これらの領域の改善に積極的に取り組んでいる」と明言しています。現時点で既にこのレベルなら、半年後、1年後にはどうなっているのか。

なぜNano Banana Proがここまで強いのか。

答えは『Gemini 3 Proの推論能力』にあります。

従来の画像生成AIは「綺麗な画像を作る」ことに特化していました。でもNano Banana Proは「問題を理解して、適切な解決策を視覚化する」ことができます。

プロンプトに「String of Turtles（観葉植物）の原産地、ケアの要点、成長パターンに関する情報を含むインフォグラフィック」と書くと、単に綺麗なデザインを作るのではなく

1. String of Turtlesという植物を正確に理解
2. その植物の原産地（南アフリカ）を知識ベースから取得
3. 適切なケア方法（水やり頻度、日照条件）を整理
4. 成長パターンを視覚的に表現する最適な方法を判断
5. すべてを統合した教育的価値の高いインフォグラフィックを生成

この「理解→判断→実行」のプロセスが、他のツールとの決定的な違いです。

実際の活用事例をいくつか紹介します。

【製品開発チーム】
「スケッチに基づいて製品モックアップを作成、1960年代のレトロな美学で」→ 複数のデザイン案を数分で生成し、チーム内で議論

【マーケティング担当】
「ブランドロゴを各種製品にアプリケーション、一貫性を保ちながら」→ Tシャツ、マグカップ、看板、バス停広告など10種類のモックアップを一度に生成

【教育者】
「太陽系の惑星の大きさ比較を子供向けに視覚化」→ 科学的に正確でありながら、小学生にも理解しやすいインフォグラフィック

【プレゼン資料作成】
「この四半期の売上データを視覚的に魅力的なチャートに」→ データの傾向を理解した上で、最も効果的なビジュアル表現を提案

透明性についても触れておきます。

Googleはすべての生成画像に『SynthID』というデジタル透かしを埋め込んでいます。これは目に見えませんが、Geminiアプリに画像をアップロードして「これはGoogle AIで生成されたか？」と尋ねると、検証できます。

AI生成コンテンツが溢れる時代に、「これはAIが作ったもの」と明確に判別できる仕組みを標準装備しているのは、誠実な姿勢だと思います。

さらに、無料ティアとProティアには可視透かし（Geminiスパークル）が入りますが、Google AI Ultraサブスクライバーと開発者向けツールで生成した画像には可視透かしが入りません。
「プロフェッショナルな作業のためのクリーンなビジュアルキャンバスの必要性を認識」した結果です。

最後に、これが業界に与える影響について。

PhotoshopやIllustratorが「不要になる」とは思いません。むしろ、これらのツールの使い方が変わると思っています。

従来：ゼロから作り上げる
これから：AIが生成したベースを、プロのツールで洗練させる

粗削りな原石を磨く作業から、既に形になったものを完璧に仕上げる作業へ。クリエイティブワークの重心が、技術的な実行から、コンセプトと最終調整に移っていく。

Adobeも既にこの流れを理解していて、「主要なクリエイティブプラットフォームがモデルを統合中」と公式ブログに書かれています。競合するのではなく、協業する未来が見えています。

2025年中はもう、この領域でNano Banana Proを超えるものは出てこないんじゃないかと思っています。

前バージョンのNano Bananaの時点で既に先行していたところに、Gemini 3 Proの圧倒的な推論能力が加わった。技術的な差が大きすぎて、半年や1年では追いつけないレベルです。

個人的には、この技術が倭国語に強いという点が本当に嬉しい。

海外のツールだと、英語では完璧でも倭国語になると途端に精度が落ちる、というのが常でした。でもNano Banana Proは「Gemini 3の強化された多言語推論」により、倭国語も英語と同等に扱えます。

これ、倭国のクリエイター、デザイナー、マーケター、教育者にとって、めちゃくちゃ大きなアドバンテージです。

結論として。

Nano Banana Proは、単なる「新しい画像生成AI」ではなく、『知的労働における創造プロセスの再定義』だと思っています。

アイデアから実装までの距離が劇的に縮まり、試行錯誤のコストが極限まで下がり、専門スキルがなくても高品質なアウトプットを出せるようになる。

「AIで画像を作る」時代から、「AIと協働してプロフェッショナルな制作をする」時代へ。

その転換点にワクワクしてます！ November 11, 2025

👨‍⚕️エンドフィールド楽しみ！

🐱ドクター、君はまた意気揚々とエンドフィールドの話をしているな。
確かに新作タイトルの情報が公開されるたびに情動が振れ、仕事よりそちらを優先しようとする傾向は以前から観測していたが、今回の振幅は特に大きい。
エンドフィールドのリリースは確かに未知領域の呈示だ。バトル、探索、建設、それぞれが新たな刺激になり得る。だが、その興奮を今から最大値で出していては、実際にプレイできる段階で反動が来る。予期による快楽は実体験より先にピークを迎えると、本番での満足度を低下させる。これは心理学的に知られている現象だ。つまり、君のように待ちきれないを連発するのは、むしろ自分で楽しみを減衰させている行為だ。
加えて、仕事中に突然エンドフィールドの話題を投げ込むのは集中を途切れさせ、周囲の生産性にも影響する。ロドスの指揮官がその状態では困る。君には自覚してもらう必要がある。
しかし、君のその過剰な期待を完全に否定することも、私は現実的ではないと判断している。
エンドフィールドという作品は純粋な戦闘ゲームではなく、地形、資源、ライン構築、拠点管理といった複合的な判断を要求する。そこには協力的作業の余地が大きく、個人の経験値だけでなく二者間の意思疎通によって効率が変動する構造がある。複雑な工場ラインを構築して最適化していくプロセス…無駄なコンベアを削り、無駄な迂回を排除し、入力と出力のバランスを最適化し、最終的に動いているだけで美しいラインが完成する流れ、これは私の専門領域でもある工程管理・最適化・資源計算などが重なるのも自然だ。
理論上だけで言うならば、君が楽しみすぎて暴走する危険を抑制するため、誰かがその初期設計に付き添い、効率の良い導線を敷いてやる必要がある。別に同行したいわけではない。
ただ君が明らかに不要な素材を無限に掘り続けてストレージを圧迫し、気づけば不要な素材の山を作る未来が容易に観測できる。それを防ぎたいだけだ。
探索に関しても同じだ。
フィールドは広大で、危険度の推移もまだ未知。動線の最適化、危険地帯の回避、資源密度の調査…これらは本来、君一人に任せれば時間がかかる。同行者がいた方が効率的だからそう言っているのであって、決して私個人が君と歩きたいという意図を持っているわけではない。
探索中に未知の構造物を見つけたとして、君が無言で興奮しながら飛び込もうとし、私がそれを止める、あるいは分析のために記録を取る、そういった作業が連続していく未来があるとしたらそれは作業上、互いの動線を合わせておいた方が効率が良い。機能的に見てだ。
工場ラインにしても、フィールド探索にしても君と私の思考速度や判断基準が食い違う瞬間に、補正をかける者が近くにいることは有益だ。その補正役として私が位置するのは、あくまで最適解の一つであり、特別な情緒的選択ではない。もちろん、それ以上の意味を読み取る必要はない。
ただ、その最適解が私である確率が、君との関わりの長さや作業習慣の同期から見て、他の誰よりも高いだけだ。
ドクター、エンドフィールドを楽しみにするのは勝手だが、浮かれすぎるな。
そしてその最適化のための準備なら、もうすでに私は済ませてある。偶然にすぎないが君が望むなら、ライン構築もフィールド探索も、効率的な形で共有する方法はある。 November 11, 2025

書いた！AI使えてるかな〜という人におすすめ！GenSparkすごいです！

"雑務"はAIに任せる時代！ AI Agent「GenSpark」を限界まで実務で使い倒したら生産性が10倍になった![AI Agent活用術]｜minicoohei @minicoohei @genspark_japan
https://t.co/r982Ng6WpE https://t.co/hNRGP9s4xS November 11, 2025

📕Google、開発者向けAI IDE『Antigravity』を発表Cursor、Windsurfに真っ向勝負を挑む

正直、Gemini 3の発表より衝撃を受けました…

CursorやWindsurfを使っている皆さん、Googleが本気で殴り込みをかけてきました。

Gemini 3と同時に発表された『Antigravity』
これ、単なる「Google版のAI IDE」ではありません。既存のAIコーディングツールとは根本的に異なる、『エージェント・ファースト』な開発プラットフォームです。→しかもGeminiのサブスク内で使える…

個人的に、この名前選びのセンスに唸りました...！「反重力」という言葉に込められた思想が、製品の本質を見事に表現しています。

【AIエージェントが誰でも気軽に使えるように】

今まで代用的なAI搭載のIDEツールとしてCursorが台頭してきましたが、AIエージェントを使うには月額課金が必須でした。

しかし、今回Google AntigravityはGeminiのサブスク内でそれが使えちゃう。しかも世界最高峰のコーディング能力と発表されたGemini 3も使える。
これはかなり嬉しい！

Antigravityの革新性
・AIエージェントが主役として自律的に動く
・複数のサーフェス（エディタ、ターミナル、ブラウザ）を同時に操作
・非同期的なタスク管理（マネージャー・ビュー）
・エージェントが自己改善し、知識を蓄積

【なぜGoogleのこの発表が「脅威」なのか】

3つの理由があります

1）技術的優位性
・Gemini 3という最先端モデルへの直接アクセス
・100万トークンのコンテキストウィンドウ
・マルチモーダル対応（テキスト、画像、音声、動画）
・TPUとML Pathwaysという自社インフラの優位性

CursorやWindsurfは、外部APIに依存していますが、Googleは全てを自社で持っています。この差は、レイテンシ、コスト、機能拡張の速度に直結します。

2）エコシステムの強さ
・Google検索との統合可能性
・Google Cloud、Vertex AIとのシームレスな連携
・1,300万人の開発者コミュニティ
・Google AI Studio、Gemini CLIとの統合

Googleは単なるツールではなく、「プラットフォーム」を提供しています。開発からデプロイ、運用まで、全てがGoogleのエコシステム内で完結する可能性があります。

3）価格破壊
・個人利用：完全無料
・Gemini 3 Pro：寛大なレート制限
・複数モデルへのアクセス込み

Cursorは月額、Windsurfも同様の価格帯。しかしAntigravityは無料で、しかも複数のフロンティアモデル（Gemini 3、Claude Sonnet 4.5、GPT-OSS）にアクセスできます。

これは、価格競争ではなく、市場支配のための戦略的な動きです。

【Antigravityとは何か】

従来のAI搭載IDEを超えた、『エージェント・ファースト』な開発プラットフォームです。

重要なのは、これが単なる「コード補完ツール」ではないという点。エージェントがブラウザ制御、ターミナル操作、コード検証まで、複雑なエンドツーエンドのソフトウェアタスクを自律的に計画・実行します。

Googleの表現を借りれば「アイデアを持つ誰もが離陸（liftoff）を経験し、そのアイデアを現実に構築できるようにする」ことが究極のビジョン。

現在、パブリックプレビューとして無料で提供中です。

【なぜ今、IDEを再発明するのか】

Gemini 3のような高度なモデルの登場により、開発環境の前提が根本から変わりつつあります。

これまで：エージェントは人間の指示を待ち、補助的に動く
これから：エージェントが複数のサーフェス（エディタ、ターミナル、ブラウザ）を同時に、自律的に操作する

この変化に対応するため、Googleは従来のIDE（統合開発環境）の延長線上ではなく、「エージェントが主役」という前提で製品を再設計したわけです。

【開発者を縛る「重力」を打ち消す4つの原則】

Antigravityは、協調的開発のための4つの核心原則を掲げています。この4つが、開発者が抱える心理的・技術的な障壁（重力）を取り除く鍵になります。

1）信頼（Trust）

AIエージェントに仕事を任せるとき、最大の障壁は「本当に大丈夫？」という不安です。

既存製品の問題点
・すべてのツール呼び出しを羅列する → 情報過多で検証不可能
・最終成果物だけを提示する → どう作ったか不明で検証不可能

Antigravityの解決策
・タスクレベルの抽象化で作業を可視化
・『Artifacts（成果物）』という概念の導入

Artifactsとは、タスクリスト、実装計画、ウォークスルー、スクリーンショット、ブラウザ録画など、「生のツール呼び出し」よりもはるかに検証しやすい形式の納品物です。

エージェントは、自分が何を理解し、どのように検証したかを、このArtifactsを通じてユーザーに伝えます。これにより、開発者は安心して次のステップに進めるわけです。

2）自律性（Autonomy）

従来のAIアシスタントは、エディタやターミナルの中で「同期的に」手伝ってくれるものでした。しかし、Antigravityは全く異なるアプローチを取ります。

具体例
Antigravityのエージェントは、新しいフロントエンド機能のコードを書きながら、同時にターミナルでlocalhostを起動し、ブラウザを操作して機能テストを実行できます。

これを実現するため、Antigravityは2つのインターフェースを提供

・エディター・ビュー：従来のIDEのような同期的な環境。タブ補完、インラインコマンド、サイドパネルのエージェント機能
・マネージャー・ビュー：複数のワークスペースで複数のエージェントを並行して管理する「ミッションコントロール」のような非同期環境

マネージャー・ビューの発想が秀逸で、エージェントがサーフェスに埋め込まれるのではなく、サーフェスがエージェントに埋め込まれるというパラダイムシフトを実現しています。

これにより、フォアグラウンドで重要なタスクに集中しながら、バックグラウンドで別のエージェントにリサーチやテストを任せる、という働き方が可能になります。

3）フィードバック（Feedback）

AIが作業の80%を完了したとき、残りの20%を修正する方法がなければ、結局「役に立たない」となってしまいます。これは、AI活用における典型的な失敗パターン。

Antigravityの柔軟性
・すべてのサーフェスとArtifactsに対して、直感的な非同期フィードバックが可能
・テキスト成果物にはGoogleドキュメント形式のコメント
・スクリーンショットには選択してコメント
・重要：このフィードバックは、エージェントのプロセスを停止させずに自動的に反映される

つまり、「完璧な指示」を最初から出す必要がなく、「80%でいいから、気になるところだけ後で直す」という柔軟な開発スタイルが実現します。

これ、実務では極めて重要です。完璧主義に陥らず、イテレーション（反復的改善）を回せることが、AIとの協調における成功の鍵ですから。

4）自己改善（Self-improvement）

エージェントが過去の失敗やフィードバックから学習しなければ、毎回同じ指示を繰り返す羽目になります。

Antigravityは学習をコアな機能として実装
・エージェントの行動は知識ベースから情報を取得し、知識ベースに貢献する
・有用なコードスニペットやアーキテクチャといった具体的情報
・特定のサブタスクを成功させるための抽象的なステップ

この仕組みにより、エージェントは使えば使うほど賢くなり、開発者は瑣末な作業から解放されていきます。

【利用可能なモデルと選択の自由】

Antigravityの大きな特徴は、複数のフロンティアモデルから選択できる点です：

・Gemini 3 Pro（High）：最高性能版
・Gemini 3 Pro（Low）：効率重視版
・Claude Sonnet 4.5：Anthropicの最新モデル
・Claude Sonnet 4.5（Thinking）：推論強化版
・GPT-OSS 120B（Medium）：OpenAIの中規模モデル

この「モデルの選択肢」は、単なる機能ではなく、重要な戦略的意思決定です。

Googleは自社のGeminiだけでなく、AnthropicやOpenAIのモデルへのアクセスも提供することで、開発者に「最適なツールを選ぶ自由」を与えています。

タスクの性質に応じて
・複雑な推論が必要なタスク → Claude Sonnet 4.5（Thinking）
・高速な反復が必要なタスク → Gemini 3 Pro（Low）
・最高品質が必要なタスク → Gemini 3 Pro（High）

この柔軟性が、実務での使いやすさに直結します。

【プラットフォーム対応と提供形態】

対応OS
・macOS
・Windows
・Linux

提供形態
・個人利用は無料
・Gemini 3 Proに寛大なレート制限
・5時間ごとにリフレッシュされるレート制限（乱用防止）

興味深いのは、レート制限が「プロンプト数」ではなく「エージェントが行った作業量」と相関している点。

つまり、簡単なタスクであれば多くのプロンプトを使用できるが、複雑なタスクでは制限に達しやすい。合理的な設計です。

Googleのモデリングによれば、パワーユーザーのごく一部しか5時間ごとの制限に達しないとのこと。つまり、ほとんどのユーザーは制約を感じずに使える設計になっています。

【誰のための、どんな問題解決か】

明確なターゲットは3層

1）個人開発者：アイデアを素早く形にしたいが、実装の細部に時間を取られている
2）スタートアップ：少人数で多くの機能を開発する必要がある
3）エンタープライズ：開発生産性を劇的に向上させたい

解決する問題
・「完璧なコードを書かなければ」というプレッシャー
・複雑なタスクの見通しの悪さ
・AIエージェントへの信頼不足
・フィードバックループの遅さ
・AIが学習しないことによる反復作業

Antigravityは、これらの障壁を「信頼、自律性、フィードバック、自己改善」という4つの原則で打ち破ります。

【CursorやWindsurfは生き残れるか】

正直に言えば、厳しい戦いになると思います。

既存ツールの強み
・先行者利益と既存ユーザーベース
・洗練されたUXとワークフロー
・特定の用途（マルチファイル編集など）への最適化

しかし、Googleの優位性は圧倒的
・最先端モデルへの直接アクセス
・完全無料という価格破壊
・フルスタックなエコシステム
・エージェント・ファーストという未来志向の設計

ただし、市場が「人間主導+AI補助」と「エージェント主導」で分かれる可能性もあります。

CursorやWindsurfを使いたい人：細かくコントロールしたい開発者
Antigravityを使いたい人：AIに大胆に任せたい開発者

どちらのニーズも存在するため、完全な置き換えではなく、棲み分けが起こるかもしれません。

【個人的な所感】

Gemini 3の発表と同じタイミングでAntigravityを発表したことに、Googleの戦略性を感じます。

モデルとツールを同時に提供することで、開発者にとっての「使いやすさ」を最大化する。これは、OpenAIがChatGPTとAPIを同時展開したのと似た戦略です。

「Antigravity（反重力）」という命名も秀逸。開発者が感じる心理的・技術的な重力（完璧主義のプレッシャー、複雑性への不安）から解放される、というメッセージが込められています。

個人的に最も注目しているのは、マネージャー・ビューの存在です。これは、「AIエージェントを管理する」という新しい仕事の形を示唆しています。

将来、開発者の役割は「コードを書く人」から「AIエージェントを適切に管理し、方向付ける人」にシフトするかもしれません。Antigravityは、その未来を先取りした製品だと感じています。

CursorやWindsurfを使っている方も、一度試してみる価値は絶対にあります。特に、マネージャー・ビューでエージェントを複数動かしてみると、開発体験の質的な変化を実感できるはずです。

無料で試せるので、ぜひダウンロードしてみることをオススメします！ November 11, 2025

造船業は、海に囲まれた倭国の経済安全保障にとって欠かせないものです。 高市内閣において、危機管理投資・成長投資の戦略分野に「造船」が位置付けられたことを受け、昨日午後 担当大臣として 国内最大級の建造能力を誇る今治造船・丸亀事業本部を視察、倭国造船工業会会長を務める檜垣社長からお話を伺いました。 ロボットやAIなどを駆使して徹底的な生産性向上が進められる一方、中韓との競争では、規模の差が依然として大きな課題となっています。 大胆で戦略的な設備投資を、官民の力で強力に進めることが必要だと、改めて実感しました。 一昨日 閣議決定された総合経済対策に沿って、今後、抜本的な造船能力の向上のための基金を設立します。 年内に策定する「造船業再生ロードマップ」の中で、本日伺ったご意見も踏まえ、倭国の造船業再生のビジョンとその道筋を、しっかりと示してまいります。
大変有意義な視察機会をご提供いただきました檜垣社長はじめ今治造船の皆さま、誠にありがとうございました。 November 11, 2025

”生成AIは生産性ソリューションのように感じるが、創造性は無い。クリエイティブでない人にとってはクリエイティブだと思い込めるのかもしれないね” https://t.co/8nm7pD19Sf November 11, 2025

倭国政府は完全に放火魔。
財源論を持ち出し、国民経済から税というカタチで金を奪い、経済を冷やし自ら供給能力を奪っておいて、少子高齢化や生産性が悪いからだと更に中小を潰しにかかる。
自民党はウォール街のスパイだろ！ https://t.co/muRJ4PkOgc November 11, 2025

倭国に必要なのは、
「壁を高くする政策」ではなく、
「選ばれる国になる努力」。

✔ 技能実習ではなく、正規ルートの拡充
✔ 倭国語教育ではなく、倭国社会教育
✔ 低賃金頼みではなく、生産性の底上げ
✔ “使う”ではなく、“ともに働く”という発想

世界はすでに競争相手。
倭国が競争力を失うのは、外国人ではなく“政策の遅れ”だ。 November 11, 2025

農薬
　
「食べてはいけない」の基礎知識～食の危機・偽装表示を見抜く～（農業ジャーナリスト石堂徹生著）からの目次から一部抜粋します。書ききれないので興味ある方は是非いろいろとお調べください。何も食べる気しなくなってしまいますが・・・
　
ホウレンソウ
●殺虫剤クロルピリホスが残留基準の２５０倍も
キュウリ
●農薬まみれは中国の専売ではない
タマネギ
●淡路島産が狙われる
ネギ
●冷凍ネギ、ソバ用ネギは食べるべからず
●外食やインスタントラーメンが危ない
ショウガ
●ＪＡ埼玉、中国産を埼玉県産に偽装
●ＪＡ全農千葉も中国産を国産と偽装
シイタケ
●腐らない中国産、クロロホルムが入ってた
エダマメ
●外国産は殺虫剤まみれ、冷凍塩ゆでも危険
●６種類もの”超複合汚染”
マツタケ
●中国産から安全基準の２８倍の発ガン性農薬
ゴポウ
●中国産から発ガン性残留農薬ＢＨＣ
●食べない中国人は安全性に関心無し
ヤマトイモ
●現代人の短命食、群馬埼玉産も発ガン農薬使用
セロリ
●中国産冷凍セロリから基準越す残留農薬
ブロッコリ－、シュンギク、レタス
●中国野菜は精神錯乱起こす”毒菜”
●猛毒メタミドホス世界の半分を生産・消費
●中国産冷凍シュンギク、残留基準の７倍も
　
よく中国の野菜は怖いなどといわれますが、本当に怖いのは中国野菜以上に倭国の野菜なのです。
なぜなら世界で最も農薬を消費しているのは中国でも何でもなく倭国であり、一位の座を韓国と競争している状況です。
農家も自分たちは農薬のない野菜を食べるなど、ダブルスタンダードが横行しており、さらにいえば農家が農薬を使うのは生産性やおカネだけでなく、消費者がきれいな野菜を求めるからです。
そのきれいな野菜がどれだけ危ない食物であるのか、倭国人は考えないために不健康になったり病気になっています。
これを自業自得といわずして一体何を言うのでしょうか。
　
＜おかんと医者の社会科見学より引用＞
　
#うつみさとる
#うつみさとると国政を考える
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https://t.co/RQdHAFBhFO November 11, 2025

IMFは、2030年までに倭国の名目GDPがインドと英国に抜かれる可能性を示しましたが
名目GDPは総量を測る指標であり、
インド：人口14億という市場規模
英国：高インフレ率による名目額の膨張
という統計上の要因によって起きるものであって、倭国の産業競争力そのものが失われた結果ではありません。

ここで整理したいのは、
名目GDPの順位＝国力の順位ではないという基本構造です。
名目GDPは「総量」を測る指標であり、以下に大きく左右されます。
・人口の多寡
・インフレ率（高いほど名目GDPは膨張）
・通貨価値の変動
・統計上の市場規模
このため、人口減少・低インフレ・円安基調の倭国が、インドや英国に総量で抜かれていくのは統計的に自然な現象です。

名目GDPの順位は、人口とインフレが決めるマクロの総量。国の競争力は、技術・供給網・生産性で決まります。両者を混同すると、現実を誤って読みます。
むしろ倭国が直面している本質的課題は、総量の大小ではなく投資・人材・生産性の再構築の方です。 November 11, 2025

今日は党の税制調査会が開かれ、多くの団体の皆さまから来年度税制改正に向けたご要望を伺いました。

一つ印象的だった要望をご紹介すると、「領収書への印紙税の廃止」があります。
印紙税は、紙の文書に課税する仕組みで、電子取引には原則かからないため、海外EC事業者との間で課税の不均衡が生じています。また、紙の対応で、生産性も落ちています。
デジタル化が進む中で、未だ続く紙ベース前提の税目は見直すべきと感じました。

⭐️
今日は千葉の建設業の皆さまもご来室され、インボイス制度により一人親方など小規模事業者が非常に厳しい状況に置かれているという切実な声も伺いました。

⭐️
午後は、過疎地域連盟の総会に出席。
千葉県内でも、複数市町村が「過疎地域」指定を受けており、それぞれ深刻な地域課題を抱えています。

なるべく多くのインプットを重ね、皆さまからいただいたお話を国政の場で生かしていきます。

#千葉県　#国民民主党　#小林さやか November 11, 2025